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# paddle2onnx 模型转化与预测
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本章节介绍 ResNet50_vd 模型如何转化为 ONNX 模型，并基于 ONNX 引擎预测。
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## 1. 环境准备
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需要准备 Paddle2ONNX 模型转化环境，和 ONNX 模型预测环境。
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Paddle2ONNX 支持将 PaddlePaddle 模型格式转化到 ONNX 模型格式，算子目前稳定支持导出 ONNX Opset 9~11，部分Paddle算子支持更低的ONNX Opset转换。
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更多细节可参考 [Paddle2ONNX](https://github.com/PaddlePaddle/Paddle2ONNX/blob/develop/README_zh.md)
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- 安装 Paddle2ONNX
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python3.7 -m pip install paddle2onnx
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- 安装 ONNX 运行时
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python3.7 -m pip install onnxruntime
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## 2. 模型转换
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- ResNet50_vd inference模型下载
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cd deploy
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mkdir models && cd models
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wget -nc https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/dygraph/inference/ResNet50_vd_infer.tar && tar xf ResNet50_vd_infer.tar
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cd ..
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- 模型转换
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使用 Paddle2ONNX 将 Paddle 静态图模型转换为 ONNX 模型格式：
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paddle2onnx --model_dir=./models/ResNet50_vd_infer/ \
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--model_filename=inference.pdmodel \
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--params_filename=inference.pdiparams \
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--save_file=./models/ResNet50_vd_infer/inference.onnx \
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--opset_version=10 \
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--enable_onnx_checker=True
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执行完毕后，ONNX 模型 `inference.onnx` 会被保存在 `./models/ResNet50_vd_infer/` 路径下
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## 3. onnx 预测
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执行如下命令：
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python3.7 python/predict_cls.py \
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-c configs/inference_cls.yaml \
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-o Global.use_onnx=True \
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-o Global.use_gpu=False \
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-o Global.inference_model_dir=./models/ResNet50_vd_infer
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```
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结果如下：
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```
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ILSVRC2012_val_00000010.jpeg: class id(s): [153, 204, 229, 332, 155], score(s): [0.69, 0.10, 0.02, 0.01, 0.01], label_name(s): ['Maltese dog, Maltese terrier, Maltese', 'Lhasa, Lhasa apso', 'Old English sheepdog, bobtail', 'Angora, Angora rabbit', 'Shih-Tzu']
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